Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как сделать RAG по документам через Mistral Document Search
Как сделать RAG по документам через Mistral Document Search: рабочий сценарий, шаблон, пример и критерии проверки.
Как проверить documentTemplate Meilisearch до запуска переиндексации
Точная проверка Liquid-шаблона через POST /render-template на реальных и новых документах, без лишних полей и расходов.
Как скрыть embeddings из ответа Vespa через document-summary
Отдельный document-summary для RAG: source_id и text вместо vector payload, запрос presentation.summary и проверка ответа.
Как подключить OpenAI embedder к Meilisearch и проверить индексацию
Конфигурация openAi source, documentTemplate, асинхронные tasks и тест русского семантического запроса без публикации API-ключа.
Как разложить документы на chunks для RAG через index projections Azure AI Search
Один поисковый документ на chunk: parent_id, sourceContext, skipIndexingParentDocuments и проверка наследования доступа.
Как загрузить готовые embeddings в Azure AI Search без потери документов
Push API, @search.action upload, ключи документов и проверка результатов каждого элемента пакета в векторном индексе.
Как настроить HNSW в pgvector и подобрать ef_search по Recall@10
Создание HNSW-индекса, m, ef_construction, ef_search, SET LOCAL и честное сравнение ANN с exact search.
Как настроить Hybrid Search Milvus: RRF или WeightedRanker
Несколько AnnSearchRequest в Milvus, объединение dense и sparse результатов, RRFRanker, WeightedRanker, gold-набор и сравнение сценариев.
Как настроить Hybrid Search OpenSearch через normalization-processor
BM25 плюс k-NN, min_max/L2/z_score, weights, search pipeline, общие ACL-фильтры и оценка nDCG@10 на трёх baselines.
Как создать knn_vector индекс OpenSearch с HNSW без ошибки dimension
Проверяемый mapping OpenSearch: index.knn, knn_vector, dimension, cosinesimil, Lucene HNSW и отрицательный тест несовместимого embedding.
Почему search_query и search_document в Cohere нельзя путать
Практическое руководство по запросу «почему Cohere embeddings плохо ищут»: реальные параметры Cohere API, рабочий код, ограничения и измеримая проверка результата.
Как объединить BM25 и векторный поиск в Azure AI Search через RRF
Гибридный Search POST для артикулов и перефразированных вопросов, test cases, RRF и проверка k против top.
Как загрузить русские TXT-файлы в Haystack через TextFileToDocument
Преобразуем UTF-8 файлы в Document, проверяем кодировку, содержимое и метаданные перед индексированием.
Как фильтровать MongoDB Vector Search по tenant и visibility до поиска
Безопасный pre-filter в $vectorSearch, filter fields в индексе, ACL с backend identity и отрицательный тест межклиентской утечки.
Как искать по vectors в Neo4j через SEARCH и возвращать SCORE
Актуальный Cypher 25 SEARCH: VECTOR INDEX, параметр queryVector, LIMIT, SCORE, source_id и проверка top-k без устаревшей процедуры.
Как настроить hybrid search LanceDB с RRFReranker
Объединение vector search и FTS в LanceDB, query_type=hybrid, RRFReranker, normalize, фильтр обеих ветвей и оценка nDCG.
Как настроить none, scalar или binary quantization в Neo4j Vector Search
Neo4j 2026.08: vector.quantization.type, default binary, search expansion, rescoring и честное сравнение recall, p95 и памяти.
Как сделать exact vector search в MongoDB и получить эталон для ANN
ENN-запрос с exact:true, тот же index/path/filter, сохранение exact top-k и расчёт Recall@10 для проверки approximate search.
Как создать индекс MongoDB Vector Search и не ошибиться с numDimensions
Практический индекс vectorSearch через createSearchIndex: vector и filter fields, numDimensions, similarity, статус индекса и отрицательный тест.
Как выполнить семантический поиск MongoDB через $vectorSearch
Рабочий aggregation pipeline с index, path, queryVector, numCandidates, limit, vectorSearchScore и исключением embedding из ответа.